Campos e métricas no Google Looker Studio: ajustes de tipos e formatação

O que são campos, dimensões e métricas (na prática)

No Looker Studio, campos são as colunas disponíveis na sua fonte de dados (ex.: data_pedido, valor, canal). Ao construir gráficos e tabelas, esses campos assumem dois papéis principais:

• Dimensões: categorizam/segmentam os dados (ex.: Data, Produto, Canal).
• Métricas: valores numéricos que serão agregados (ex.: Receita, Sessões, Quantidade).

Dois ajustes são decisivos para evitar números “errados” no relatório: tipo do campo (texto, número, data etc.) e agregação padrão (soma, média, contagem). A formatação (moeda, porcentagem, casas decimais) melhora a leitura e reduz interpretações equivocadas.

Onde ajustar tipos, agregações e formatação

Você pode ajustar campos em dois níveis:

• No nível da fonte de dados (recomendado para padronização): vale para todos os gráficos que usam essa fonte no relatório.
• No nível do gráfico (pontual): útil quando um mesmo campo precisa de tratamento diferente em um gráfico específico.

Acessando a edição de campos na fonte de dados

Passo a passo:

• No relatório, vá em Recursos > Gerenciar fontes de dados adicionadas.
• Selecione a fonte desejada e clique em Editar.
• Na lista de campos, revise: Tipo, Agregação e, quando disponível, opções de formatação.

Revisando e ajustando o tipo do campo

O tipo define como o Looker Studio interpreta o conteúdo. Um erro comum é um número vindo como texto (por exemplo, “1.234,56” em planilhas) ou uma data vindo como texto (“2026-01-24”). Isso afeta ordenação, filtros e cálculos.

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Critérios rápidos para escolher o tipo correto

Passo a passo: corrigindo um campo numérico que está como texto

• Na edição da fonte de dados, localize o campo (ex.: valor).
• Na coluna Tipo, altere para Número (Decimal).
• Confirme se os valores passam a ser reconhecidos (o Looker Studio tende a ajustar comportamento de ordenação e agregação).

Se a origem estiver com separadores incompatíveis (vírgula/ponto), pode ser necessário corrigir na origem (ex.: planilha) para garantir consistência.

Agregação padrão: soma, média, contagem (e quando usar)

A agregação padrão define como uma métrica se comporta quando você a coloca em um gráfico. Se estiver incorreta, você pode ver totais inflados, médias indevidas ou contagens erradas.

Guia prático de agregações

Passo a passo: ajustando a agregação padrão na fonte

• Abra a fonte em Editar.
• Encontre o campo (ex.: id_pedido).
• Na coluna Agregação, defina como Contagem (ou Contagem distinta se for o caso).
• Repita para campos como taxa_conversao: defina Média e garanta formatação em %.

Ajuste pontual no gráfico (quando você não quer mudar o padrão)

Passo a passo:

• Clique no gráfico.
• No painel de propriedades, vá em Dados.
• Na métrica, altere a Agregação apenas para aquele componente.

Use isso quando o mesmo campo precisa ser somado em um gráfico e promediado em outro (caso raro, mas possível dependendo do contexto).

Formatação numérica: moeda, porcentagem e casas decimais

Formatação não muda o cálculo, mas muda a leitura. Uma métrica de receita sem símbolo de moeda ou com decimais excessivas dificulta a interpretação e aumenta risco de erro.

Boas práticas de formatação

• Moeda: use em valores financeiros (ex.: receita, custo). Defina símbolo e separadores coerentes com o público.
• Porcentagem: use em taxas (ex.: taxa_conversao, taxa_rejeicao). Evite exibir 0,1234 sem “%”.
• Casas decimais: 0 para contagens; 2 para moeda; 1–2 para percentuais (depende do nível de detalhe).
• Abreviação: para números grandes, considere abreviar (ex.: 1,2 mi) quando o objetivo for leitura rápida.

Passo a passo: formatando uma métrica como moeda

• Selecione o gráfico (ou edite o campo na fonte, se quiser padronizar).
• Localize a métrica (ex.: receita).
• Em Formato, escolha Moeda.
• Defina casas decimais (ex.: 2) e, se disponível, a moeda (ex.: BRL).

Passo a passo: formatando uma taxa como porcentagem

• Garanta que o campo está como Número e representa uma fração (ex.: 0,25) ou já está em 25 (depende da origem).
• No formato, selecione Porcentagem.
• Defina casas decimais (ex.: 1 ou 2).

Atenção: se sua origem já traz “25” significando 25%, ao aplicar formato de porcentagem pode aparecer 2500%. Nesse caso, corrija o campo (dividindo por 100) com um campo calculado.

Configuração de campos de data: granularidade e uso correto

Campos de data habilitam recursos como série temporal, comparação por período e agrupamento por mês/ano. O ponto-chave é garantir que o campo esteja no tipo Data (ou Data e hora) e escolher a granularidade adequada no gráfico.

Granularidade: quando usar dia, mês ou ano

• Dia: análises operacionais, variações diárias, campanhas com curta duração.
• Mês: tendência e sazonalidade, relatórios executivos, metas mensais.
• Ano: visão macro, comparativos anuais.

Passo a passo: ajustar a granularidade de data em um gráfico

• Selecione um gráfico de série temporal ou tabela.
• Em Dimensão, escolha o campo de data (ex.: data_pedido).
• Clique na dimensão e altere o tipo de data para a granularidade desejada (ex.: Ano, Ano e mês, Mês, Dia), conforme as opções disponíveis.

Se você perceber que o gráfico está agrupando de forma inesperada (por exemplo, por dia quando você queria por mês), revise a granularidade aplicada na dimensão do gráfico.

Criando campos derivados simples com base em datas (ex.: Mês/Ano)

Campos derivados (calculados) ajudam a padronizar agrupamentos e a criar dimensões úteis sem depender da origem. Um caso comum é criar Mês/Ano para tabelas e filtros.

Onde criar um campo calculado

• Na fonte de dados: recomendado para reutilização e consistência.
• No gráfico: útil para algo específico daquele componente.

Passo a passo: criar um campo Mês/Ano (dimensão) na fonte

• Abra a fonte de dados em modo Editar.
• Clique em Adicionar um campo.
• Defina um nome claro, por exemplo: mes_ano.
• Use uma expressão de formatação de data para retornar ano e mês. Exemplos comuns de expressão:

FORMAT_DATE('%Y-%m', data_pedido)

• Defina o Tipo do novo campo como Texto (quando você quer exibir “2026-01”) ou como um tipo de data equivalente (quando disponível) para manter ordenação temporal automática.
• Salve e use mes_ano como dimensão em tabelas, filtros e gráficos.

Passo a passo: criar campos Ano e Mês separados

Isso é útil para filtros (ex.: selecionar um ano específico) e para análises por sazonalidade (mês independente do ano).

EXTRACT(YEAR FROM data_pedido)

EXTRACT(MONTH FROM data_pedido)

Depois, ajuste o tipo para Número (Inteiro) e, se quiser exibir o mês como nome (Jan, Fev...), crie um campo adicional de mapeamento (por exemplo, com CASE) ou use uma dimensão de data com granularidade de mês quando fizer sentido.

Padronização de nomes de campos: critérios para manutenção e leitura

Padronizar nomes reduz retrabalho, facilita busca de campos e evita confusão entre métricas parecidas. A regra é: nome deve indicar conteúdo + unidade + nível (quando aplicável).

Critérios recomendados

• Use um padrão consistente: escolha snake_case (ex.: receita_liquida) ou nomes com espaços (ex.: “Receita líquida”) e mantenha o mesmo estilo.
• Evite abreviações ambíguas: prefira taxa_conversao em vez de tx_conv.
• Inclua unidade quando relevante: custo_brl, tempo_medio_seg, margem_pct.
• Diferencie métricas calculadas: prefixe com calc_ ou sufixe com _calc (ex.: calc_ticket_medio).
• Diferencie contagens: qtd_pedidos vs qtd_clientes_unicos.
• Evite nomes genéricos: “Valor”, “Total”, “Data” sem contexto.

Exemplos de padronização (antes e depois)

Checklist rápido para evitar erros comuns

• Campos numéricos estão como Número (não Texto)?
• Métricas acumuláveis estão com Soma?
• Taxas estão com Média e formato % (e escala correta: 0–1 vs 0–100)?
• IDs estão como Texto e usados como Contagem/Contagem distinta quando necessário?
• Datas estão no tipo Data e a granularidade do gráfico está correta?
• Nomes de campos seguem um padrão (conteúdo + unidade + critério)?